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Enregistrement W2151820860 · doi:10.5194/cp-1-1-2005

Quantifying the effect of vegetation dynamics on the climate of the Last Glacial Maximum

2005· article· en· W2151820860 sur OpenAlexafffund
Alexandra Jahn, M. Claussen, A. Ganopolski, Victor Brovkin

Notice bibliographique

RevueClimate of the past · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTundraLast Glacial MaximumEnvironmental scienceAtmospheric sciencesClimatologyVegetation (pathology)Climate modelLatitudeRadiative forcingIce sheetClimate changeArcticGlacial periodGeologyOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The importance of the biogeophysical atmosphere-vegetation feedback in comparison with the radiative effect of lower atmospheric CO2 concentrations and the presence of ice sheets at the last glacial maximum (LGM) is investigated with the climate system model CLIMBER-2. Equilibrium experiments reveal that most of the global cooling at the LGM (-5.1°C) relative to (natural) present-day conditions is caused by the introduction of ice sheets into the model (-3.0°C), followed by the effect of lower atmospheric CO2 levels at the LGM (-1.5°C), while a synergy between these two factors appears to be very small on global average. The biogeophysical effects of changes in vegetation cover are found to cool the global LGM climate by 0.6°C. The latter are most pronounced in the northern high latitudes, where the taiga-tundra feedback causes annually averaged temperature changes of up to -2.0°C, while the radiative effect of lower atmospheric CO2 in this region only produces a cooling of 1.5°C. Hence, in this region, the temperature changes caused by vegetation dynamics at the LGM exceed the cooling due to lower atmospheric CO2 concentrations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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